Fuente: Blog IBM Think España

De acuerdo al nuevo estudio publicado por Forbes y E&Y solo un 45% de los directivos incorporan analítica de datos en el proceso de tomar decisiones de negocio, y curiosamente entre quienes lo hacen, tres de cada cuatro obtuvieron las más altas tasas de crecimiento en ingresos y beneficios entre todas las organizaciones encuestadas.

El gran impulso tecnológico al que solemos referirnos bajo el término Big Data ha supuesto una revolución en el mundo empresarial. Las organizaciones sometidas a la necesidad de la transformación digital se han convertido en criaturas sedientas de cantidades ingentes de datos.

Sin embargo, una vez que las empresas disponen de los datos y los sistemas capaces de procesarlos, es el momento de entrar de lleno en la siguiente fase: la comprensión de los datos, la adquisición del conocimiento y la extracción del valor.

A pequeña escala esto es algo que tradicionalmente hacemos los humanos, accedemos a los datos, los interpretamos usando nuestro cerebro y tomamos decisiones -supuestamente inteligentes-. Sin embargo, cuando hablamos de cantidades ingentes de información, junto con la necesidad de tomar decisiones en escalas temporales del orden de los milisegundos, los humanos estamos literalmente fuera de juego.

No tenemos más remedio que recurrir a máquinas y además necesitamos que estas máquinas sean capaces de interpretar los datos, comprenderlos y sacar conclusiones de forma inteligente. En otras palabras, necesitamos sistemas cognitivos artificiales capaces de tomar decisiones por nosotros, capaces de realizar millones de tareas diferentes que en el pasado sólo podían hacer los humanos.

Hoy en día multitud de productos y servicios, así como las estrategias de marketing que los envuelven, dependen de que sistemas inteligentes, realicen de forma automática tareas como leer páginas web (con una excelente comprensión lectora), reconocer los rostros que aparecen en las imágenes publicadas en redes sociales, comprender la emoción contenida en el tono de voz de una conversación telefónica, contestar a las preguntas de un cliente en un chat, entender la dinámica y los motivos de los movimientos geográficos de las personas, predecir el gasto energético de una fábrica, inferir qué películas o canciones gustarán más a cada persona, recomendar la dieta y el ejercicio más saludable para cada persona en función de su estado actual de salud y su genotipo, etc.

Todas estas tareas tienen algo en común. Todas ellas requieren percibir lo que pasa en el entorno mediante la adquisición de datos y todas requieren realizar un procesamiento de la información para interpretar la realidad y extraer el significado, de forma que posteriormente se pueda razonar sobre este significado y tomar decisiones para realizar acciones adaptativas. Precisamente por esto se produce una fiebre de los datos en todas las industrias. Al igual que en la fiebre del oro, existe un gran valor oculto en los millones y millones de toneladas de datos que una organización puede recabar.

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